Pertanyaan yang diberi tag «machine-learning»

Saya melakukan preprocessing data dan akan membangun Convonets pada data saya setelahnya. Pertanyaan saya adalah: Katakan saya memiliki set data total dengan 100 gambar, saya menghitung rata-rata untuk masing-masing dari 100 gambar dan kemudian kurangi dari masing-masing gambar, kemudian pisahkan ini ke dalam set kereta dan validasi, dan saya melakukan …

11 machine-learning  cross-validation  data-preprocessing 

Saya ingin menerapkan Adaboost menggunakan Decision Stump. Benarkah membuat banyak tunggakan keputusan seperti fitur kumpulan data kami di setiap iterasi Adaboost? Misalnya, jika saya memiliki kumpulan data dengan 24 fitur, haruskah saya memiliki 24 class stump classifier di setiap iterasi? Atau haruskah saya secara acak memilih beberapa fitur dan membuat …

11 machine-learning  classification  cart  boosting 

Saya mengerti bahwa ukuran-f (berdasarkan presisi dan daya ingat) adalah perkiraan seberapa akurat classifier. Juga, f-ukuran lebih disukai daripada akurasi ketika kita memiliki dataset yang tidak seimbang. Saya punya pertanyaan sederhana (yang lebih banyak tentang menggunakan terminologi yang benar daripada tentang teknologi). Saya memiliki dataset yang tidak seimbang dan saya …

11 machine-learning  classification  data-mining  unbalanced-classes  accuracy 

Apakah Principal Component Analysis (PCA) menghilangkan noise di set data? Jika PCA tidak menghilangkan noise dalam kumpulan data, apa yang sebenarnya PCA lakukan terhadap kumpulan data? Adakah yang bisa membantu saya mengenai masalah ini?

11 machine-learning  neural-networks  pca  noise 

Ditutup . Pertanyaan ini membutuhkan detail atau kejelasan . Saat ini tidak menerima jawaban. Ingin meningkatkan pertanyaan ini? Tambahkan detail dan jelaskan masalahnya dengan mengedit posting ini . Ditutup 2 tahun yang lalu . Saya menemukan tiga ukuran statistik yang berbeda untuk membandingkan dua set, khususnya untuk segmentasi pada gambar …

11 machine-learning  similarities  dice  segmentation  jaccard-similarity 

Saya saat ini menghadapi beberapa masalah menganalisis dataset tweet dengan mesin vektor dukungan. Masalahnya adalah bahwa saya memiliki satu set pelatihan kelas biner yang tidak seimbang (5: 2); yang diharapkan sebanding dengan distribusi kelas nyata. Saat memprediksi saya mendapatkan presisi rendah (0,47) untuk kelas minoritas di set validasi; recall adalah …

11 machine-learning  classification  svm  unbalanced-classes  precision-recall 

Saya menggunakan caretpaket Runtuk pelatihan pengklasifikasi biner SVM. Untuk pengurangan fitur, saya melakukan preprocessing dengan PCA menggunakan fitur preProc=c("pca")bawaan saat menelepon train(). Ini pertanyaan saya: Bagaimana caret memilih komponen utama? Apakah ada sejumlah komponen utama yang dipilih? Apakah komponen utama dipilih oleh sejumlah varian yang dijelaskan (mis. 80%)? Bagaimana saya …

11 r  machine-learning  pca  cross-validation  caret 

Saya mencoba menerapkan dan mempelajari Proses Dirichlet untuk mengelompokkan data saya (atau ketika orang belajar mesin berbicara, perkirakan kepadatannya). Saya membaca banyak makalah di topik dan semacam mendapat ide. Tapi saya masih bingung; di sini adalah serangkaian pertanyaan, 1) Apa perbedaan antara Chinese Restaurant Model dan DP? 2) Apa perbedaan …

11 machine-learning  clustering  dirichlet-process 

Ketika saya membaca situs ini sebagian besar jawaban menyarankan bahwa validasi silang harus dilakukan dalam algoritma pembelajaran mesin. Namun ketika saya membaca buku "Memahami Pembelajaran Mesin" saya melihat ada latihan yang terkadang lebih baik untuk tidak menggunakan validasi silang. Saya sangat bingung. Kapan algoritma pelatihan pada seluruh data lebih baik …

10 machine-learning  self-study  cross-validation 

Ini dikutip sangat sering ketika menyebutkan kutukan dimensi dan pergi (rumus kanan disebut kontras relatif) limd→∞var(||Xd||kE[||Xd||k])=0,then:Dmaxkd−DminkdDminkd→0limd→∞var(||Xd||kE[||Xd||k])=0,then:Dmaxdk−DmindkDmindk→0 \lim_{d\rightarrow \infty} \text{var} \left(\frac{||X_d||_k}{E[||X_d||_k]} \right) = 0, \text{then}: \frac{D_{\max^{k}_{d}} - D_{\min^{k}_{d}}}{D_{\min^{k}_{d}}} \rightarrow 0 Hasil teorema menunjukkan bahwa perbedaan antara jarak maksimum dan minimum ke titik kueri yang diberikan tidak meningkat secepat jarak terdekat ke …

10 machine-learning  distance-functions  high-dimensional 

Saya mencoba menguji kemampuan hutan acak untuk mengklasifikasikan sampel antara 2 kelompok; Ada 54 sampel dan berbagai jumlah variabel yang digunakan untuk klasifikasi. Saya bertanya-tanya mengapa perkiraan out-of-bag (OOB) dapat bervariasi sebanyak 5% dari satu sama lain bahkan ketika saya menggunakan 50k pohon? Apakah ini sesuatu yang bisa membantu bootstrapping?

10 machine-learning  random-forest 

Saya telah ke beberapa pembicaraan statistik baru-baru ini tentang Lasso (regularisasi) dan satu hal yang terus muncul adalah bahwa kita tidak benar-benar mengerti mengapa Lasso bekerja atau mengapa ia bekerja dengan sangat baik. Saya bertanya-tanya apa maksud pernyataan ini. Jelas saya mengerti mengapa Lasso bekerja secara teknis, dengan cara mencegah …

10 machine-learning  lasso  regularization 

Dalam kursus pembelajaran mesin Andrew Ng, ia menggunakan rumus ini: ∇Atr(ABATC)=CAB+CTABT∇Atr(ABATC)=CAB+CTABT\nabla_A tr(ABA^TC) = CAB + C^TAB^T dan dia melakukan bukti cepat yang ditunjukkan di bawah ini: ∇Atr(ABATC)=∇Atr(f(A)ATC)=∇∘tr(f(∘)ATC)+∇∘tr(f(A)∘TC)=(ATC)Tf′(∘)+(∇∘Ttr(f(A)∘TC)T=CTABT+(∇∘Ttr(∘T)Cf(A))T=CTABT+((Cf(A))T)T=CTABT+CAB∇Atr(ABATC)=∇Atr(f(A)ATC)=∇∘tr(f(∘)ATC)+∇∘tr(f(A)∘TC)=(ATC)Tf′(∘)+(∇∘Ttr(f(A)∘TC)T=CTABT+(∇∘Ttr(∘T)Cf(A))T=CTABT+((Cf(A))T)T=CTABT+CAB\nabla_A tr(ABA^TC) \\ = \nabla_A tr(f(A)A^TC) \\ = \nabla_{\circ} tr(f(\circ)A^TC) + \nabla_{\circ}tr(f(A)\circ^T C)\\ =(A^TC)^Tf'(\circ) + (\nabla_{\circ^T}tr(f(A)\circ^T C)^T \\ = C^TAB^T + (\nabla_{\circ^T}tr(\circ^T)Cf(A))^T \\ =C^TAB^T …

10 machine-learning  matrix  derivative 

Dalam hal perbedaan antara jaringan saraf dan pembelajaran yang mendalam, kita dapat membuat daftar beberapa item, seperti lebih banyak lapisan yang disertakan, kumpulan data yang besar, perangkat keras komputer yang kuat untuk membuat model pelatihan yang rumit menjadi mungkin. Selain itu, apakah ada penjelasan lebih rinci mengenai perbedaan antara NN …

10 machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  deep-belief-networks 

Sementara saya benar-benar telah melakukan beberapa pemrograman dengan mesin Boltzmann di kelas fisika, saya tidak akrab dengan karakterisasi teoretis mereka. Sebaliknya, saya tahu sedikit tentang teori model grafis (tentang beberapa bab pertama buku Lauritzen, Graphical Models ). Pertanyaan: Apakah ada hubungan yang bermakna antara model grafis dan mesin Boltzmann? Apakah …

10 machine-learning  neural-networks  mathematical-statistics  graphical-model  rbm